旅行商问题源代码需要在VC下运行_旅行商问题c++代码资源-CSDN文库

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4星 · 超过85%的资源需积分: 9 66 浏览量 2009-06-06 16:10:41 上传评论收藏 297KB RAR 举报

《旅行商问题与C++实现解析》旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）是图论中的一个经典问题，它描述了一个旅行商如何寻找最短的路线，以便访问每个城市一次并返回起点。这个问题在计算机科学中具有重要的理论价值，因为它是一个典型的NP完全问题，意味着在多项式时间内找到最优解几乎是不可能的。然而，通过各种近似算法，我们可以找到相对较好的解决方案。本篇将深入探讨旅行商问题，并分析如何用C++语言在Visual C++（VC）环境下实现这一算法。C++是一种强大的、面向对象的编程语言，其高效性使得它成为解决这类计算密集型问题的理想选择。旅行商问题的基本思想是遍历所有可能的路径并计算其长度，然后选择最短的那个。但由于城市的数量增加，可能的路径数量呈指数级增长，所以实际应用中通常采用近似算法，如遗传算法、模拟退火算法、贪心策略等。在C++环境中，实现旅行商问题的步骤如下： 1. 数据结构：定义城市结构体，存储每个城市的位置信息，以及城市间的距离矩阵。例如： ```cpp struct City { int id; double x, y; // 城市坐标 }; ``` 2. 初始化：生成城市位置，构建距离矩阵。 3. 算法实现：根据所选的近似算法编写函数。比如，可以使用Nearest Neighbor（最近邻）算法，每次都选择当前城市到未访问城市中最近的一个作为下一个目标。 4. 路径搜索：在算法函数中，使用循环或递归来遍历所有可能的城市组合，记录当前路径长度。 5. 记录结果：找到最短路径后，将其输出或存储。在给出的压缩包中，包含了C++源代码，这是一份可能的实现。源代码可能包括了上述的各个部分，包括城市结构体定义、距离矩阵计算、算法实现及结果输出等。通过阅读和理解这些代码，读者可以了解到旅行商问题的具体解决思路，并学习到如何在实际编程中应用这些概念。需要注意的是，由于旅行商问题的复杂性，即使使用近似算法，对于大量城市的情况，计算量依然很大，因此在编写代码时，优化算法和数据结构是十分必要的。此外，源代码可能还包含了详细的解答，这对于初学者来说是一份宝贵的参考资料，可以帮助他们更好地理解和解决问题。旅行商问题是一个极具挑战性的算法问题，通过C++在VC环境下进行实现，不仅可以锻炼编程技能，也能对图论和近似算法有更深入的理解。希望这份源代码和解答能够帮助大家在学习过程中取得进步。

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旅行商

1.6基础上改L为全局变量.txt 44B

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Debug

visitor.exe 224KB

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路径信息头节点尾节点距离 D E 3 C E 4 C D 5 B E 4 B D 5 B C 3 A E 4 A D 4 A C 3 A B 5 扩展节点信息编号节点父编号层次 f值 g值 h值 1 E 0 1 20 4 16 2 D 0 1 20 4 16 3 C 0 1 19 3 16 4 B 0 1 21 5 16 5 E 3 2 19 7 12 6 D 3 2 19 8 11 7 B 3 2 17 6 11 8 E 7 3 18 10 8 9 D 7 3 18 11 7 10 E 9 4 17 14 3 11 A 10 5 18 18 0 搜索结果 A<----E length: 4 E<----D length: 3 D<----B length: 5 B<----C length: 3 C<----A length: 3 路径总距离: 18 Press any key to continue

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